Вебинар по RPA: основные подходы к роботизации бизнес-процессов
Практический семинар 05 декабря 2019
Закрыть
Международный интегратор ИТ-решений
 

Big Data для розничной торговли: тренды и перспективы

Big Data для розничной торговли: тренды и перспективы

Большие данные (Big Data) произвели революцию в сфере розничной торговли. Анализируя информацию о поведении потребителей, продавцы получают возможность точно определять тренды, выявлять предпочтения, прогнозировать спрос и оптимизировать предложение. Поговорим о текущем статусе и перспективах использования Big Data в ритейле.

Монетизация данных

В настоящее время основной целью использования Big Data в ритейле является монетизация данных для увеличения прибыли магазинов. Для этого продавцы используют прогнозное моделирование на основе технологий машинного обучения, анализируя:

  • логи,
  • потребительское поведение в онлайн-пространстве,
  • содержание чеков.

Всё это стало возможным относительно недавно благодаря снятию ограничений, накладываемых ранее серверными мощностями. Ритейл получил доступ к огромным потокам информации и её параллельной обработке на разных машинах.

Что нас ждёт в будущем?

Вполне вероятно, что уже через несколько лет магазины получат возможность персонификации предложения для каждого клиента.

Например:

  • Один и тот же товар будет иметь различную стоимость для двух разных потребителей.
  • На одном и том же рекламном носителе для каждого клиента будет отображаться своя реклама, актуальная и наиболее эффективная именно для него.
  • Благодаря технологиям биометрической идентификации магазины перестанут использовать традиционные карты лояльности.

Какие технологии определят будущее ритейла и Big Data?

Всё большую популярность в последнее время набирают облачные технологии, позволяющие сокращать затраты на построение и обслуживание инфраструктуры, необходимой для анализа больших данных. Перенос процессов обработки в облако позволяет также экономить на кадровых ресурсах.

Важным достоинством, которым обладает любая облачная инфраструктура, является высокая масштабируемость и гибкость. При необходимости ритейлер может увеличить (в периоды пиковых нагрузок) или, наоборот, уменьшить её (в периоды простоя) без дополнительных затрат. 

Эти возможности в значительной мере оптимизируют эксплуатацию и содержание инфраструктуры и повышают её надёжность.

Для кого актуальна работа с данными?

Технологии для сбора и анализа данных наиболее актуальны для сегментов, которые получают информацию в больших объёмах. 

В первую очередь, это касается:

  • Крупных сетевых магазинов — они агрегируют огромные массивы информации от поставщиков (о товарных позициях), в результате продаж (содержание чеков). Эти данные несут в себе большой потенциал для анализа и извлечения выгоды.
  • Крупных интернет-магазинов, e-commerce проектов — эти игроки рынка получают не только данные о поставках и продажах, но и большие массивы информации об интернет-поведении пользователей, их перемещениях на сайте, незаконченных действиях, просмотренных товарах.

Другим небольшим игрокам розничного рынка может не хватить данных для Big Data анализа. В этих случаях рекомендуется использование инструментария бизнес-аналитики. 

Таким образом, решение задач по аналитике данных для каждого ритейлера — задача, требующая индивидуального подхода.


Планируете внедрение средств для аналитики? Свяжитесь с нами, мы проанализируем ваш кейс и предложим оптимальное решение!

Календарь событий


Мы в социальных сетях